TY -的AU -王,Liya盟——秋,挂AU -罗,李盟——周,李PY - 2022 DA - 2022/2/25 TI -年龄和性别差异在Multimorbidity模式和时间趋势评估出院记录中国西南部:基于网络的研究乔- J地中海互联网Res SP - e27146六世- 24 - 2 KW - Multimorbidity模式KW -时间趋势KW -网络分析KW - Multimorbidity患病率KW -行政数据KW -纵向研究KW -区域研究AB -背景:多病是一项全球性的卫生挑战，需要更全面地了解多病的模式和趋势。然而，迄今为止完成的大多数研究往往依赖于自我报告的病情，尚未对慢性疾病共发的整个谱系同时进行评估，特别是在发展中地区。目的:我们试图提供一个多维的方法来了解中国西南地区普通住院患者慢性疾病共发的全谱，以调查多病模式和时间趋势，并评估他们的年龄和性别差异。方法:我们对中国西南部某特大城市2015年至2019年约500万名各年龄段患者的880万份出院记录进行了回顾性队列分析。我们使用ICD-10(国际疾病分类，第10版)3位数代码检查了所有慢性诊断，并重点关注每个年龄和性别阶层患病率≥1%的慢性疾病，这导致男性和女性分别有149和145例慢性疾病。我们根据性别和年龄在一般人群中构建多病网络，并使用余弦指数来衡量慢性疾病的共发情况。然后，我们将网络划分为社区，并评估其时间趋势。结果:慢性疾病之间的相互作用复杂，男性与≥40岁住院患者之间的联系更为密切。在多病网络中，共有9种慢性病同时被划分为中心病、枢纽病和爆发病。 Among them, 5 diseases were common to both males and females, including hypertension, chronic ischemic heart disease, cerebral infarction, other cerebrovascular diseases, and atherosclerosis. The earliest leaps (degree leaps ≥6) appeared at a disorder of glycoprotein metabolism that happened at 25-29 years in males, about 15 years earlier than in females. The number of chronic diseases in the community increased over time, but the new entrants did not replace the root of the community. Conclusions: Our multimorbidity network analysis identified specific differences in the co-occurrence of chronic diagnoses by sex and age, which could help in the design of clinical interventions for inpatient multimorbidity. SN - 1438-8871 UR - //www.mybigtv.com/2022/2/e27146 UR - https://doi.org/10.2196/27146 UR - http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/35212632 DO - 10.2196/27146 ID - info:doi/10.2196/27146 ER -